Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/81462
Tipo: Artigo de Evento
Título: Identificação de modelos de Hammerstein em malha fechada por meio de preditores baseados em subespaços
Autor(es): Marcus Vinicius de Paula
Rodrigo Augusto Ricco
Bruno Otávio Soares Teixeira
Resumo: Este trabalho tem como finalidade apresentar uma abordagem para identificação de modelos de Hammerstein, com dinâmica representada no espaço de estados, operando em malha fechada. Apesar da popularidade dos modelos de Hammerstein na literatura, ainda há escassez de métodos que abordam a identificação desses modelos utilizando preditores nos subespaços. A metodologia apresentada tem como vantagem o fato do processo de estimação dos parâmetros de ambos blocos, estático e dinâmico, ser realizado em única etapa, demandando somente um ensaio de identificação. O modelo não linear SISO é reescrito como um modelo linear MISO. Os parâmetros do modelo são estimados combinando os métodos PBSID e mínimos quadrados. Por meio de simulações de Monte Carlo, os resultados são apresentados e comparados com uma metodologia alternativa de estimação baseada em preditores. A comparação sugere que o método proposto é uma forma promissora para identificação de tais sistemas.
Assunto: Identificação de sistemas
Sistemas não lineares
Wiener-Hopf, Operadores de
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
Tipo de Acesso: Acesso Restrito
Identificador DOI: https://doi.org/10.20906/CBA2022/404
URI: http://hdl.handle.net/1843/81462
Data do documento: 2018
metadata.dc.url.externa: https://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/404
metadata.dc.relation.ispartof: XXII Congresso Brasileiro de Automática
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